Obiettivi formativi
Il corso si propone di introdurre gli studenti alle tecniche e alle tecnologie mirate a riprodurre sul computer comportamenti 'intelligenti', tipici degli esseri viventi superiori, con particolare attenzione per le tecniche di ingegneria della conoscenza e di apprendimento automatico.
Prerequisiti
Nessuno
Contenuti dell'insegnamento
Ingegneria della Conoscenza
Risoluzione dei problemi. Spazio degli stati. Metodi di ricerca di una soluzione cieca ed informata.
Rappresentazione della conoscenza.
-Logica del primo ordine, clausole di Horn.
-Logica descrittiva.
-Ragionamento con conoscenza incerta.
Cenni sulla pianificazione.
Ontologie e metadati
-Metadati, XML e RDF.
-Tassonomie e Ontologie
-Applicazioni al Web Semantico, OWL.
Apprendimento automatico
Apprendimento biologico e apprendimento automatico
Richiami sulle tecniche di apprendimento automatico dell'Intelligenza Artificiale classica
Tecniche di Soft Computing
- Reti Neurali
- Calcolo Evoluzionistico
- - Algoritmi Genetici
- - Programmazione Genetica
Esempi di applicazioni
Programma esteso
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Bibliografia
Appunti del corso.
Russell, Norvig - Intelligenza Artificiale: un approccio moderno 2/Ed, Prentice Hall, 2005
Haykin - Neural networks. US Imports & PHIPEs, 1999
Engelbrecht - Computational Intelligence: an introduction, 2a edizione, Wiley, 2007
Eiben - Smith, Introduction to Evolutionary Computing, Springer, 2003
Metodi didattici
Lezioni in aula ed esercitazioni in laboratorio
Modalità verifica apprendimento
Valutazione intermedia sugli esercizi svolti in laboratorio, prova scritta e progetto finale
Altre informazioni
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